幾何建模與處理進展 pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

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出版者:

作者:Kim, Myung-Soo; Shimada, Kenji;

出品人:

頁數:696

译者:

出版時間:2006-12

價格:904.00元

裝幀:

isbn號碼:9783540367116

叢書系列:

圖書標籤:

• 幾何建模
• 幾何處理
• 計算機圖形學
• CAD/CAM
• 三維重建
• 形狀分析
• 網格處理
• 可視化
• 算法
• 計算幾何

復雜係統的動力學分析與控製：從理論到實踐的前沿探索 圖書簡介 本書係統性地梳理瞭復雜係統動力學分析與控製領域的最新研究進展與關鍵技術，旨在為該領域的科研人員、高級工程師及相關專業研究生提供一份深入且具有前瞻性的參考資料。復雜係統，如生態網絡、交通流、金融市場乃至神經元集群，其特徵在於大規模的組分、非綫性和強耦閤性，使得傳統的綫性或簡化的數學模型難以準確捕捉其演化規律和湧現行為。本書緊密圍繞如何有效地建模、預測和乾預這些高維、非平穩的係統展開論述。 全書內容組織嚴謹，邏輯清晰，分為五個主要部分：復雜係統建模基礎、非綫性動力學分析、網絡結構與功能、先進控製策略，以及前沿交叉應用。 --- 第一部分：復雜係統建模基礎與新範式 本部分聚焦於超越傳統微分方程模型的現代建模技術。首先，深入探討瞭高維隨機過程在描述微觀不確定性下的宏觀行為中的應用，特彆是朗之萬動力學在化學反應網絡和材料相變過程中的精確刻畫。隨後，引入瞭基於代理的模型（Agent-Based Modeling, ABM）的最新進展。相較於傳統的連續場論，ABM 強調個體間的異質性和局部交互規則如何導緻宏觀尺度的復雜模式。我們詳細分析瞭如何設計有效的交互規則集，並通過多尺度模擬技術，實現從微觀規則到宏觀統計特性的有效映射。 此外，針對大數據時代湧現齣的海量時序數據，本書詳細介紹瞭數據驅動的係統辨識方法。重點討論瞭稀疏識彆技術（Sparse Identification of Nonlinear Dynamics, SINDy）及其變體，如何從高維觀測數據中自動提取齣最簡潔、具有物理意義的非綫性動力學方程。這極大地降低瞭對先驗知識的依賴，為工程應用中的“黑箱”係統分析開闢瞭新路徑。 --- 第二部分：非綫性動力學分析與混沌性度量 復雜係統的核心挑戰在於其內在的非綫性特性，可能導緻諸如混沌、周期性振蕩或孤波等復雜運動狀態。本部分深入剖析瞭分析這些現象的數學工具。 首先，詳細闡述瞭龐加萊截麵法和李雅普諾夫指數譜的精確計算方法，用以量化係統的敏感依賴性和混沌程度。特彆地，我們引入瞭小數據量下的李雅普諾夫指數估計技術，剋服瞭實際測量中數據點有限的難題。 其次，本書著重探討瞭分岔理論在係統穩定性轉變中的作用。通過對控製參數的連續變化，我們分析瞭鞍結點分岔、霍普夫分岔等關鍵拓撲結構變化如何預示係統從穩定狀態到復雜震蕩狀態的轉變。對於高維係統，我們引入瞭中心流形理論，用以降維並聚焦於決定係統長期行為的低維子空間，從而簡化瞭復雜的動力學分析。 --- 第三部分：網絡結構、魯棒性與信息傳播 現代復雜係統往往以網絡結構存在，節點間的連接拓撲結構深刻影響著係統的整體功能和抗毀性。本部分聚焦於網絡科學的前沿進展。 我們首先迴顧瞭小世界網絡和無標度網絡的拓撲特徵，並深入探討瞭如何利用復雜網絡的可視化技術和拓撲不變量來錶徵係統的結構復雜性。隨後，重點分析瞭網絡魯棒性的評估方法。這包括針對隨機故障和蓄意攻擊的仿真模型，以及如何通過結構重組或冗餘連接來增強係統的功能性連接的韌性。 在信息傳播方麵，本書詳述瞭基於圖神經網絡（Graph Neural Networks, GNNs）的傳播動力學預測模型。不同於傳統的 SIR 或 SIS 流行病模型，GNNs 能夠自適應地學習節點間復雜的依賴關係和傳播效率，尤其適用於社交網絡、神經突觸連接中的信號傳遞分析。 --- 第四部分：智能與自適應控製策略 針對復雜係統難以精確控製的問題，本部分提齣瞭多種先進的控製框架，強調在不確定性和動態變化環境下的魯棒性與優化。 核心內容包括模型預測控製（MPC）的最新發展。我們詳細介紹瞭如何將非綫性係統轉化為可處理的優化問題，並在約束條件下求解最優控製序列。特彆是針對計算資源受限的實時係統，引入瞭在綫二次規劃求解器的加速技術。 此外，自適應與學習型控製是本部分的另一重點。深入探討瞭強化學習（Reinforcement Learning, RL）在復雜係統控製中的應用，特彆是深度確定性策略梯度（DDPG）和近端策略優化（PPO）算法如何用於學習控製策略，以應對未知或時變係統參數。我們通過仿真案例展示瞭 RL 控製器在路徑跟蹤和故障恢復方麵的優越性能。 --- 第五部分：前沿交叉應用與開放性問題 最後一部分將理論成果應用於實際的交叉領域，並展望瞭未來的研究方嚮。 在智能交通流控製方麵，本書分析瞭如何結閤實時傳感器數據和博弈論模型，設計齣能夠有效緩解城市擁堵的信號配時優化方案。在生物醫學工程領域，我們探討瞭利用反饋控製原理來設計人工胰島素泵的閉環係統，以實現更精準的血糖水平維持。 本書最後以開放性問題的探討收尾，包括：如何發展因果推斷方法來區分復雜係統中的真正驅動因素和相關性；如何實現跨尺度模擬中不同時間尺度模型的有效耦閤；以及如何利用量子計算的潛力來加速高維動力學係統的模擬和控製優化。 本書文字翔實，圖錶精美，力求在理論深度和工程實踐之間架起堅實的橋梁，是相關領域研究者不可或缺的工具書。

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這本書的裝幀和印刷質量確實是頂級的，讓人忍不住想把它擺在書架最顯眼的位置。我之前買過不少國外引進的翻譯作品，常常因為術語翻譯不統一或者排版混亂而閱讀體驗大打摺扣，但這本國産著作在專業名詞的使用上顯得非常規範和統一，這在涉及復雜數學概念的領域至關重要，極大地降低瞭理解上的歧義。此外，我注意到書的引文部分做得非常詳盡，似乎貫穿瞭近幾十年該領域的重要裏程碑式的成果，這錶明作者在梳理知識體係時下瞭極大的功夫，保證瞭內容的權威性和曆史的完整性。對於希望係統學習或從事相關研究的人來說，它不僅僅是一本教材，更像是一份高質量的知識地圖，可以指引我們去追溯每一個關鍵思想的源頭，這對於構建紮實的理論基礎是不可或缺的。

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坦白說，我是在一個非常偶然的機會下接觸到這本書的，當時我正在為我的一個復雜項目尋找一些突破性的算法思路，傳統的方法似乎都走到瞭死鬍同。翻開這本書的目錄時，我注意到它涵蓋瞭幾個我此前從未深入研究過的交叉領域，這讓我感到非常興奮。不同於那些隻關注單一優化方嚮的專業書籍，它似乎提供瞭一個更宏觀的、整閤性的視角來看待幾何對象的構造與重塑問題。我瀏覽瞭其中關於“拓撲不變量的現代應用”那一章的摘要，文字簡練卻信息密度極高，用詞精準，沒有一句廢話，直擊核心概念。這種行文風格非常對我的胃口，它要求讀者必須保持高度的專注力，纔能跟上作者的思維脈絡。我感覺這本書不僅僅是在介紹技術，更像是在傳授一種看待和解決幾何挑戰的哲學方法論，這對於拓寬我的研究視野有著不可估量的價值，我迫不及待地想深挖下去看看它究竟如何構建起這些復雜的理論大廈。

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閱讀體驗這件事，有時候和作者的“語氣”息息相關。這本書給我的感覺是，作者的姿態是謙遜而又自信的——他沒有居高臨下地灌輸知識，而是更像一位經驗豐富的同行在循循善誘，引導你一步步去發現問題所在。在瀏覽到一些難度較高的部分時，我發現作者會適當地插入一些“旁注”或者“思考題”類型的引導，這讓閱讀過程不再是單嚮的信息接收，而是變成瞭一種主動的智力對話。這種互動感非常寶貴，尤其是在學習一個快速發展的技術領域時，它能激發讀者去質疑、去嘗試、去超越書本本身提供的答案。我希望這種啓發性的風格能夠貫穿全書，而不是隻在開篇部分有所體現。如果這本書能成功地在深度、廣度和啓發性之間找到一個完美的平衡點，那麼它無疑將成為我們這個領域內一本不可替代的經典著作。

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這本書的封麵設計真是讓我眼前一亮，那種深邃的藍色調配上簡潔的幾何圖形，立刻就抓住瞭我的注意力。我本來是抱著一種“隨便翻翻”的心態去書店的，沒想到被它的視覺語言牢牢吸引住瞭。書的紙張質感也齣乎意料地好，拿在手裏沉甸甸的，油墨印刷清晰銳利，每一處細節都透露著齣版方對這本書的用心。雖然我尚未深入閱讀內容，但僅憑這第一印象，我就覺得它絕非那種匆忙拼湊齣來的技術手冊。它似乎在暗示著，裏麵的內容會像這封麵一樣，既有嚴謹的結構，又不乏藝術性的考量。我尤其欣賞它在排版上留齣的那些恰到好處的留白，這讓厚厚的書本讀起來不會感到壓迫，反而有一種呼吸感，非常有利於長時間的閱讀和思考。這種對閱讀體驗的尊重，在如今很多快餐式的齣版物中已經很難得瞭，讓我對接下來要探索的知識內容充滿瞭期待，相信它在形式和內容上都會保持一緻的高水準。

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作為一個工程背景的人士，我最害怕的就是那種純理論堆砌、缺乏實際落地指導的學術著作。然而，這本書在深入討論理論的同時，似乎也巧妙地嵌入瞭大量的應用案例的描述，盡管我還沒來得及細看那些公式推導，但從章節標題的命名上就能感受到一種強烈的“解決問題”的導嚮性。比如，它提到瞭某個特定麯麵重建流程的“魯棒性提升策略”，這聽起來就比單純的“算法A”要實用得多。我希望它在闡述理論時，能用足夠多的圖示和流程圖來輔助理解，畢竟幾何學是高度依賴視覺的學科。如果它能將抽象的數學概念轉化為直觀的幾何操作，那麼這本書的實用價值將大大提升。我尤其關注它對新一代計算框架的兼容性描述，如果它能站在前沿，討論現有工具鏈的局限與未來方嚮，那就稱得上是一部具有前瞻性的參考書瞭，而不是僅僅迴顧曆史。

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